Detection of Wagyu beef sources with image classification using convolutional neural network
Notice bibliographique
Résumé
Wagyu beef originated in Japan. There are many types of Wagyu beef in the market around the globe, though. Primary sources may include Australia, the United States of America, Canada, and the United Kingdom. The authentic Japanese Wagyu is well known for its intense marbling, juicy rich flavor, and tenderness. And there are differences in flavor, texture, and quality between the different types of Wagyu. Nowadays, there is a growing interest in deep learning as a remarkable solution for several domain problems such as computer vision and image classification. In this study, we thus present an AI-based approach to identifying Wagyu beef sources with image classification. A deep neural network, CNN, was constructed to detect the marbled fat patterns of two sources, Japanese Wagyu and Australian Wagyu. The images were collected from reliable sources on the internet and augmented with DCGAN. The prediction of Wagyu sources achieved high accuracy of 95%. The learning model of Convolutional Neural Networks was found to be a promising method for the rapid characterization of the unique patterns of marbled fat layers. The classifier would benefit the customers for buying what they expect from the products in terms of quality and taste.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».